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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种链上多模态数字内容的标识集构建方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118427348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410527639.9，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种链上多模态数字内容的标识集构建方法及装置是由陈宏硕;曹逸轩;叶世伟;罗平设计研发完成，并于2024-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种链上多模态数字内容的标识集构建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种链上多模态数字内容的标识集构建方法及装置，包括：利用区块链交互库，对目标智能合约中的元数据更新事件进行监测，当该目标智能合约的元数据发生更新，采用多模态模型，分析更新后的元数据，将其转换成文本描述；提取该文本描述和该元数据的语义信息，得到其高维语义特征；将该高维语义特征转换到低维空间，得到低维语义特征；根据该低维语义特征对该文本描述和该元数据的语义信息进行聚类，得到多个聚类，每个聚类对应一个新主题；从每个聚类中提取关键词，作为该新主题的主题内容，将各个新主题和其对应的主题内容作为该目标智能合约的数字内容标识集构建结果。

本发明授权一种链上多模态数字内容的标识集构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种链上多模态数字内容的标识集构建方法，其特征在于，包括： 智能合约事件监测步骤，利用区块链交互库，对目标智能合约中的元数据更新事件进行监测，当该目标智能合约的元数据发生更新，执行跨模态转换步骤；该元数据为图像，和或文字，和或视频； 跨模态转换步骤，采用多模态模型，分析更新后的元数据，将其转换成文本描述； 文本特征提取步骤，提取该文本描述和该元数据的语义信息，得到其高维语义特征； 降维处理步骤，将该高维语义特征转换到低维空间，得到低维语义特征； 聚类分析步骤，根据该低维语义特征对该文本描述和该元数据的语义信息进行聚类，得到多个聚类，每个聚类对应一个新主题； 主题提取分类步骤，从每个聚类中提取关键词，作为该新主题的主题内容，将各个新主题和其对应的主题内容作为该目标智能合约的数字内容标识集构建结果； 其中该主题提取分类步骤包括： 根据TF-IDF分数提取每个新主题的多个候选关键词，利用KeyBERT对候选关键词的特征进行微调，得到各候选关键词的候选特征，为每个新主题抽取代表性文档，将代表性文档嵌入并平均化以创建新主题的主题特征；选择该候选特征与该主题特征相似度最高的多个候选关键词作为新主题的该主题内容。

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